一个超级大牛的超级自引文献【这才叫牛：引的响当当】

Ronald Mahler （Lockheed Martin，数学博士毕业）自1993年开始研究随机有限集Random Finite Set在信息融合领域的应用，逐渐提出并发展了有限集统计Finite Set Statistics (FISST) 。可谓十年磨一剑，2003年在IEEE T. Aerospace and Electronic Systems上发表应用于多目标跟踪的PHD（Probability Hypothesis Density） filter理论模型（2000年就提出了，不过大家广泛引起注意的是2003年毕竟系统的阐述），对这个领域相当震撼。完全颠覆了传统需要数据关联（如，NN，MHT，JPDA等）这一难点的多目标跟踪方法. 并在2007年发展了其改进版 CPHD （Cardinalitied PHD filter）。2007年还出了一本相当火的书 Statistical Multisource Multitarget Information Fusion (Artech House)，此书将来必成经典，或者说现在已是。2009年后他进一步发展Multi-target Multi-Bernoulli filter, “Second-generation” (第二代) PHD/CPHD filters等等，对多目标跟踪的各种情况可所谓一人独舞，全面打进：复杂背景，未知杂波，未知探测，扩展复杂目标，还有更高级的传感模型等等。其实结合一些人家的工作单位和他的研究，也不难知道Mahler是有来头的：Lockheed Martin可是造F35， F21的厂子，多目标跟踪毫无疑问全世界领先。

在我看来, 这是一个活生生的传奇人物，至少包括如下几个方面：

1，他的很多著作论述是纯理论性地，没有任何实现模型论述更不用提仿真或者实验，这在我们工程领域难以想象（可以把多目标跟踪当中更偏工程的理论）。因为一般你的理论方法都需要实现来验证，但是人家就不。人家的文章照发（引用更不用说了，每年的文章都要被引用百千次），而且能够实现他的理论的第一批人物现在都是领域的领军人物啦。

其中，以西澳大利亚大学的 B-N. Vo 的团队（里面还有个叫B-T Vo的）最为出名。他们分别在2005 （最早是2003年的会议上）到2007间提出了PHD 和CPHD filter的实现模型，分别是粒子滤波和高斯混合。在这个领域只有这两个实现模型，当然了英国怀特大学的clark提出了粒子高斯混合实现模型（粒子滤波和高斯混合共同实现）。然后他们的作品都甚至成了开创性研究，被广泛引用（上千次），因为他们的工作相比更容易懂，更偏工程。不像Mahler的工作那么抽象，纯数学纯理论（上百个公式都是自己搞出来的，像是在那儿自圆自说。就自己一个人在那扯一样......数学博士毕业的就是不一样啊）。

2，领域内先前的大佬（比如研究其他方法的如MHT），包括IEEE会士, 多目标跟踪研究做出奠基性工作的Y. Bar-Shalom等也在跟进他的研究。这几年的多目标跟踪最热门的就是他的东东啦，毕竟跟人一种全新的感觉，而且理论模型仍在蓬勃发展中。国内学者的跟进还停留在2007年前的成果的理解和转化上，我自己都觉得他的东东后面太难了。莫非有点当年爱因斯坦的相对论能理解的没几个人似的

现在英美澳法等国防Defence中心或沾边的很多人物都是这个领域重要的活跃人物，而且貌似还有点一小撮团伙的味道。暂且还没有中国人加入他们这个圈子....

3，上面的Vo 团队基本属于在领域最牛的期刊如 IEEE T. Signal Processing 长期霸占的人物。人家也是实至名归。因为无论是文章的被引用还是开创性的第一次实现Mahler的理论，都是最超前和引起广泛关注的。但是，别忘了：他们的工作主要是Mahler的理论的实现。那么后面的这位Mahler岂不是神一样的人物了吗? 他的著作应该发在什么上面了，那就应该是超一流了（甚至怀疑，他的新作投出去有没有人能审稿）。那么超一流是什么呐？

超一流就是不论档次了。 Mahler可能不知道什么是SCI或者期刊档次，或者这些不影响他的生活质量。他的绝大多数的文章都发展一个 SPIE（the international society for optics and photonics）会议上（都不知道会不会被EI 检索）。看名字和多目标跟踪关系都不是甚大，好坏你发在ICIF （International Conference on Information Fusion）这类看似更相关的会议上阿！当然了这个会议上也有的。SPIE的文献这个东西，我下载都难！！人家只是偶尔才发一两个咱们常人认为的顶级期刊。但是我觉得，也许他的名字在这个领域就是最好的牌子啦，比期刊还好使。

关于发文还有一点就是：他的文章很多都是唯一作者（可能他没有几个免费劳动力--硕博士？）。（从下面的附图作者自引的文献列表也可看出）

神的动作，看来一般人理解不了阿！！

正文：

前两天大家Discuss论文自引和他引的问题，比如可以看吕喆的博文及其讨论。文章，可以“自珍自引”么？

还有武夷山老师的多篇分析文章。

这里我给上面介绍的这位大牛Mahler有些文章对其自己的工作引用很大，貌似又完全无可厚非的例子。事实上，这个领域文章还基本没有不提到他的（往往都至少2-3篇的引用），可见他的工作的重要性。所以，Mahler对自己工作也完全没有必要回避不是 ?

第一次的时候贴出的是下面这篇文章 (附图是参考文献列表)，只是随手碰到觉得15/19的比例很高了。所以博文开始的名称《一篇超级大牛的超级自引文献----这才叫牛：引的响当当》

Ronald Mahler, “Second-generation” PHD/CPHD filters and multitarget calculus, Proc. SPIE 7445, 74450I (2009)

附图1: 一共19篇参考文献，其中从4-18共计15篇作者自引

第二天又读到他的两篇文章，其中一篇14篇引文自引了13篇，另一篇干脆引文13篇全部是自引：100%够牛！，而且所引文献基本都是那同一个系列的。

Ronald Mahler, CPHD and PHD filters for unknown backgrounds I: dynamic data clustering, Sensors and Systems for Space Applications III. Edited by Cox, Joseph L.; Motaghedi, Pejmun. Proceedings of the SPIE, Volume 7330 (2009)., pp. 73300K-73300K-12 (2009).

参考文献列表

附图2: 14篇引文自引了13篇

再看这个终极自引：

Ronald Mahler, CPHD and PHD filters for unknown backgrounds, part III: tractable multitarget filtering in dynamic clutter, Proc. SPIE 7698, 76980F (2010); http://dx.doi.org/10.1117/12.849470

参考文献列表

附图3: 100%自引

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